AI 一键出日报 - 知识铺
AI 一键出日报 现在做自媒体，谁不是几十上百个群？信息爆炸、重要消息老是错过。 我的做法是：让 AI 自动把群聊变成可视化日报——热点话题、重要通知、工具推荐、问答沉淀，一页看完，特别清爽。 思路一句话：用 Chatlog 把微信聊天记录“接出来”，再用支持 MCP 的 AI（如 Cursor / Cherry Studio）自动总结，并生成一份……
推理网博客 渗透结构 0 6b --- Inference.net Blog Osmosis Structure 0 6b - 知识铺
昨天，Osmosis AI 发布了一项特别的内容：一个拥有 6 亿参数的模型，它解决了生产 AI 中最令人沮丧的问题之一——结构化输出会削弱你的智能模型。 如果你曾经尝试过强制 GPT-4 或 Claude 输出 JSON，你就知道有多痛苦。你的准确率会大幅下降。当你强制 GPT-4.1 输出结构化输出时，它在 AIME 数学问题上的准确率仅为 2.7……
推理网博客 异步请求：降低 LLM 成本的缺失模式 --- Inference.net Blog Asynchronous Requests The Missing Mode That Slashes Llm Costs - 知识铺
大多数团队将 LLM 调用视为要么是同步的 （现在给我答案）要么是批量的 （今晚运行整个数据集）。然而，对于某些工作负载来说，批量推理并不适用，这就是我们为什么要引入一种新的 LLM 请求类型：一个_异步的_请求。 异步请求 – 一旦空闲 GPU 可用，就会完成。 以下是关于为什么这很重要以及如何今天使用 Inference.net 来实现它……
推理网博客 你需要模型蒸馏吗 --- Inference.net Blog Do You Need Model Distillation - 知识铺
引言 模型蒸馏，也称为知识蒸馏，是一种机器学习技术，它将知识从一个大型的复杂模型（“教师”模型）转移到一个小型、更高效的模型（“学生”模型）。它已成为优化 AI 模型的关键技术，尤其是在计算资源、速度或成本成为限制因素时。大型模型，如大型语言模型（LLMs）或视觉语言模型（VLMs），在……
Inference.net 博客 批量与实时 LLM API 何时使用 --- Inference.net Blog Batch Vs Real Time Llm Apis When To Use Each - 知识铺
并非每个 LLM 请求都需要立即响应。聊天界面需要实时响应。但数据提取、丰富化和后台工作可以等待数小时。这种时间灵活性可以解锁巨大的成本节省，尽管简单的实现会创造可靠性噩梦。 这种模式非常常见。一个团队需要处理数十万份文档，所以他们编写了一个循环，等待每个响应。然后脚本在请求 1000 次时失败，他……
推理网博客 开源模型经济学 --- Inference.net Blog Open Source Model Economics - 知识铺
阿里巴巴研究团队最近发布了 Wan 2.2，这是其著名 Wan 系列的继任者。截至 2025 年 7 月，它是可用的最佳视频生成模型之一，与海浪最小-最大 2.0、Seedance 1.0 Pro 和 Kling 2.1 Master 等巨头一同进入了一个竞争激烈的领域。虽然它在顶级 Veo 3 之下，但该模型在价格昂贵和缺乏开放式的图像到视频生成方面也存在问题。……
Inference.net 博客 剩下的就是蒸馏 --- Inference.net Blog What S Left Is Distillation - 知识铺
坊间传闻，OpenAI 现在仅在 LLM 训练上就花费了超过 5000 万美元。在没有国家规模资源的情况下，试图在超级智能领域竞争几乎是徒劳的。尽管如此，大规模的训练运行和强大但昂贵的模型意味着另一种技术开始占据主导地位：蒸馏。 2024 年是浪费 AI 企业支出的年份。财富 500 强公司会花费数千万美元，并自豪地宣布他……
Inference.net 博客Cliptagger 12b --- Inference.net Blog Cliptagger 12b - 知识铺
引言 今天，我们激动地推出 ClipTagger-12B：一个 12B 参数的强大 VLM，在视频帧标题生成方面击败了 Claude 4 Sonnet，同时成本仅为 17 倍。 Inference.net 和 Grass 合作开发了这个开源模型，代表了人工智能的新类别：专为互联网规模的生产工作负载构建的劳模模型。 问题：视频理解成本过高 每天，数十亿个视频帧……
Inference.net 博客将 LLM 推理成本降低到电费水平 --- Inference.net Blog Arbitraging Down Llm Inference To The Cost Of Electricity - 知识铺
无服务器 LLM 推理市场已经爆发，数十家提供商提供各种价格、延迟、可靠性和浮点精度级别的专有和开源模型。虽然选择理想的提供商和 LLM 并不简单，但大多数提供商提供与 OpenAI 兼容的端点，使集成变得简单。这种标准化使得成本成为无服务器开源模型推理的主要差异化因素。随着新的开源模型每周都取得最先进的性能……
推理网博客 智能体搜索 --- Inference.net Blog Agentic Search - 知识铺
RAG 已经触及了天花板，而 RL 训练的智能体刚刚超越了它。 一段时间内，我们只需通过更好的嵌入和重新排序器就能持续改进检索。当时的最佳实践相对简单：通常你会进行稀疏搜索（BM25/SPLADE），密集嵌入搜索，然后使用 RRF（互逆排名融合） 或交叉编码器进行重新排序。这已经足够将搜索质量提升……
